人工免疫算法在岩土工程中应用

《人工免疫算法在岩土工程中应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、ADissertationSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofPhilosophyinEngineeringApplicationofArtificialImmuneAlgorithminGeotechnicalEngineeringCandidate:GUOJiaMajor:GeotechnicalEngineeringSupervisor:Prof.ZHENGJun-JieHuazhongUniversityofScience&

2、TechnologyWuhan430074,P.R.ChinaOctober,2008II独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：郭嘉日期：2008年10月22日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并

3、向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：郭嘉指导教师签名：日期：2008年10月22日日期：年月日III摘要从计算的角度来看，生物免疫系统是一个高度并行、分布、自适应和自组织的系统，具有很强的学习、识别、记忆和特征提取能力。人工免疫系统是对生物免疫系统的模拟，具有

4、强大的信息处理能力，是继人工神经网络、进化计算之后新的智能计算研究领域，是生命科学和计算机科学相互交叉而形成的学科，目前已成为研究热点。本文介绍了生物免疫系统、克隆选择原理以及人工免疫系统及其典型应用，对人工免疫算法及其在岩土工程中的应用等方面进行了深入研究，主要包括下以内容：（1）介绍了生物免疫系统的一些基础概念、功能和原理；分析了遗传算法早熟收敛的成因、人工免疫算法的基本理论以及常用免疫算法的基本结构和流程。用5个标准测试函数对克隆选择算法、遗传算法的收敛性能进行了测试，结果表明克隆选择算法在不同类型的函数上具

5、有较快的收敛速度和较高的收敛精度。（2）介绍了可靠度理论的基础知识，基于免疫算法原理和可靠指标的几何涵义，提出了计算岩土工程可靠指标和设计验算点的全局优化算法。对于功能函数的非线性和复杂性，避免了繁复的求导数工作。通过两个工程实例，证明了提出的方法进行岩土工程可靠度分析的有效性。（3）结合武汉地区混凝土管桩试桩资料进行了统计学分析和可靠度分析。采用了JC法和免疫算法两种方法进行可靠度指标的计算。在求解过程中，对于功能函数的复杂性，免疫算法仅需要目标函数的函数值。概括了多元复合地基承载力计算方法，并推导出多元复合地基

6、可靠度研究中的极限承载力状态方程。利用MATLAB编制了相应的计算程序。通过算例，采用Monte-Carlo法和免疫算法进行对比计算，结果表明免疫算法在进行多元复合地基承载力的可靠度分析时，收敛速度快于Monte-Carlo法并且结果精度高。（4）单桩极限承载力受众多因素的影响，QS曲线表现出复杂的非线性特征。结合武汉地区预应力混凝土管桩静载荷试验资料，运用MATLAB编写了免疫算法程序对预应力混凝土管桩的极限承载力进行了预测分析。计算结果与试验资料基本一致。（5）沉降预测是岩土工程研究领域一个重要课题，也是工程

7、设计阶段值得关心的问题。应用免疫算法对沉降进行预测，并与最小二乘法、Asaoka法和遗传算法的预测结果进行比较。结果表明，免疫算法是进行沉降预测的有效方法。关键词：岩土工程免疫算法可靠度极限承载力沉降预测IVAbstractFromtheinformation-processingperspective,theimmunesystemisahighlyparallelanddistributedintelligentsystemthathaslearning,recognition,memory,andassoci

8、ativeretrievalcapabilities.ArtificialImmuneSystem,whichhaspowerfulinformationprocessingability,simulatesBiologyImmuneSystem.Itisanovelintelligentcomputingresearchfieldfollowingthei